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Tier C — Spécialiste

Date de retrait

Le fournisseur retirera ce modèle le 23 octobre 2026. D’ici là, il fonctionne normalement.

Fonctionne en :USCréé en :United States
$19.50
sortie · par 1M de tokens
Coût
808 ms
Vitesse de réponse
1095
Intelligence

Verdict — résuméLIVE

● LIVE
maintenant · 2026-10-04

Quality improvement with factual performance recovery and latency increase

✓ Factual accuracy nearly doubled✓ Coding performance reached 98✗ Latency increased 19 percent✗ Multilingual score declined to 92

GPT-4o shows meaningful advancement in this benchmark window with an overall quality score rising from 83.8 to 87.1. The most significant change appears in factual performance, which nearly doubled from 36 to 71, suggesting substantial improvements in accuracy and knowledge retrieval. Coding performance advanced from 92 to 98, representing strong capabilities in technical tasks. However, multilingual performance declined from perfect scores of 100 to 92, indicating some regression in non-English language handling. Latency increased by 19 percent, with the median response time rising from 1248ms to 1485ms. This represents a notable slowdown that users may perceive in interactive applications, though responses remain within reasonable bounds for most use cases. The test methodology changed between windows, with different category combinations evaluated, making some comparisons approximate. Creative writing and reasoning categories were not assessed in the current window, so trends in those areas remain unknown. Overall, the model demonstrates clear quality improvements in factual and coding domains while trading some speed and multilingual consistency.

Qualité

87.1

Latence p50

1,485 ms

Exécutions de test

5

1 sur 20

Image et explicationLIVE

OpenAI

gpt-4o-2024-05-13

Tier C — Spécialiste

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GPT-4o-2024-05-13 est un grand modèle de langage multimodal développé par OpenAI, lancé en mai 2024. Ce modèle représente la première itération d'OpenAI de la série GPT-4o, où la désignation "o" indique une optimisation pour les entrées textuelles et multimodales. Il est conçu pour les tâches de génération de texte polyvalentes incluant la conversation, la création de contenu, l'analyse, l'assistance au codage et le raisonnement dans divers domaines. Le modèle traite les entrées textuelles et génère des sorties textuelles avec des capacités couvrant plusieurs langues et sujets techniques. Cette version constitue la version de production initiale de l'architecture GPT-4o, offrant des capacités de génération de texte standard qui équilibrent performance et accessibilité. Bien que les détails architecturaux spécifiques demeurent confidentiels, le modèle s'appuie sur les fondations établies par les variantes antérieures de GPT-4 tout en introduisant des améliorations architecturales visant une efficacité et une qualité de réponse supérieures. Le modèle prend en charge les conversations étendues et les instructions complexes, le rendant adapté aux applications allant du simple système de questions-réponses aux tâches analytiques sophistiquées. Au sein de la gamme de modèles d'OpenAI, GPT-4o-2024-05-13 occupe une position centrale en tant que modèle phare polyvalent. Il côtoie d'autres variantes GPT-4 dans l'offre d'OpenAI, offrant une alternative aux versions antérieures de GPT-4 et à la série plus compacte GPT-3.5. Le modèle est positionné pour les utilisateurs nécessitant des capacités avancées de compréhension et de génération du langage sans les fonctionnalités spécialisées des variantes spécifiques à un domaine ou expérimentales. Cet instantané représente l'état du modèle à sa date de lancement en mai 2024.

GPT-4o-2024-05-13 marque la première itération de la série GPT-4o, inaugurant l architecture omni d OpenAI.

— Synthèse benchmark Tokonomix

Capacités

toolssource: litellmvisionpdf inputparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 4096
gpt-4o-2024-05-13 — illustration 1
gpt-4o-2024-05-13 : l'instantané de lancement

gpt-4o-2024-05-13 est la version originale de GPT-4o, figée à la date de première disponibilité publique du modèle, le 13 mai 2024. C'est l'ancrage daté du premier modèle multimodal de génération chez OpenAI — celui qui a introduit le comportement unifié texte-vision-audio et redéfini les attentes de la discipline vis-à-vis d'une surface de modèle de frontière.

Pour la plupart des équipes, cet instantané est désormais trop ancien pour être recommandé. Pour le petit ensemble de cas où la reproductibilité face au modèle de lancement compte plus que toute amélioration ultérieure, il reste disponible.

Pourquoi cette date précise compte

Le lancement du 13 mai 2024 est le moment où le multimodal a cessé d'être une démonstration de recherche pour devenir une cible de déploiement. Les variantes antérieures de GPT-4 prenaient en charge la vision, mais la surface audio et la latence réduite sur le texte sont des contributions propres à 4o. Les équipes qui ont déposé des évaluations ou rédigé des contrats fournisseurs en référence au modèle de lancement veulent un point de référence stable ; cet instantané est ce point de référence.

Deux raisons précises de s'intéresser à cette date exacte.

Premièrement, les travaux comparatifs. Les équipes de recherche qui étudient les capacités des modèles d'une génération à l'autre ont besoin d'un modèle qui n'a pas changé silencieusement sous leurs expériences. L'instantané de lancement est le modèle qui a été évalué dans les notes de version originales d'OpenAI et dans la majeure partie des travaux d'évaluation tiers de mi-2024.

Deuxièmement, les déploiements réglementés approuvés sur la base du modèle de lancement. Certains régimes de conformité exigent que tout modèle traitant des données de production ait suivi un cycle d'évaluation spécifique. Si votre auditeur a approuvé la version de mai 2024 et que la migration vers un instantané plus récent n'est pas encore validée, c'est ce modèle que vous exécutez.

Ce que contient cet instantané

Tout ce qu'OpenAI a livré le jour du lancement. Entrée texte et image avec une fenêtre de contexte de 128k tokens. Surfaces audio via les points d'accès contemporains. Mode JSON, mais pas la fonctionnalité ultérieure de sorties structurées — celle-ci est arrivée avec la version du 6 août 2024. Appel de fonctions. Streaming. La surface Chat Completions ; la surface Responses a été ajoutée plus tard et ne fait pas partie du comportement de cet instantané.

Ce qui ne figure pas dans cet instantané, c'est tout ce qui a été introduit dans les versions ultérieures de 4o. La mise à jour du 6 août a ajouté des sorties structurées strictes et resserré le comportement du mode JSON. La mise à jour du 20 novembre a apporté des améliorations en matière de raisonnement et de qualité rédactionnelle. Aucune des deux n'est présente dans l'instantané de mai. Si votre pipeline en aval dépend d'un comportement particulier de sortie structurée, vérifiez sur quel instantané il a été construit avant de supposer que l'ancrage de mai est le bon choix.

Risque de fin de vie

Il s'agit du plus ancien instantané de 4o encore régulièrement disponible, ce qui signifie qu'il est le plus proche de sa date de fin de vie. L'horizon typique de dépréciation d'OpenAI pour les instantanés datés se situe entre douze et dix-huit mois après leur sortie. Le modèle de lancement de mai 2024 a déjà dépassé l'extrémité basse de cette fenêtre.

Préparez activement la migration. Notez que « l'instantané répond encore » aujourd'hui ne garantit pas qu'il répondra demain. Programmez un rappel dans votre calendrier, réexécutez les évaluations face à gpt-4o-2024-11-20 ou à l'étiquette flottante gpt-4o pour mesurer l'écart comportemental, et préparez la migration pour qu'elle soit prête à être livrée avant l'annonce de la date de dépréciation plutôt qu'après.

Les équipes qui attendent l'e-mail de dépréciation ont tendance à découvrir que leur pipeline de production dépendait d'un comportement spécifique de l'instantané de lancement que les instantanés plus récents ont silencieusement modifié. Le travail de migration coûte plus cher lorsqu'on le réalise sous la pression du temps.

Ce qui a changé entre cet instantané et les suivants

Les écarts comportementaux qu'il vaut la peine de connaître si vous décidez de rester sur l'ancrage de lancement ou d'aller de l'avant.

Sorties structurées. L'instantané de mai prend en charge le mode JSON mais n'applique pas les schémas aussi strictement que la version d'août. Les analyseurs en aval qui s'appuient sur la validation de schéma peuvent échouer plus souvent face à cet instantané.

Calibrage des refus. Le modèle de lancement est plus agressif sur certains motifs de refus que les instantanés ultérieurs. Certains prompts légitimes sont refusés ici alors qu'ils passent sans encombre sur la version de novembre.

Raisonnement. L'instantané de novembre est visiblement plus fort sur les prompts multi-étapes. Pour les charges de travail qui évaluent la qualité du raisonnement, l'écart est significatif.

Latence. Les améliorations de la pile d'inférence au cours de 2024 font que l'étiquette flottante sert désormais la même classe de modèle avec une latence inférieure à celle de l'instantané de lancement. S'ancrer à cette date revient à renoncer à ces améliorations.

Schéma d'ancrage

Le schéma qui a bien vieilli :

  • Ancrage dans les évaluations, l'intégration continue et tout chemin audité pour la conformité.
  • Étiquette flottante en trafic de production.
  • Diff hebdomadaire entre l'ancrage et l'étiquette flottante face à un ensemble fixe de prompts pour détecter tôt la dérive comportementale.

Pour l'instantané de lancement de mai 2024 en particulier, ajoutez : disposez d'un plan de migration documenté vers un instantané 4o plus récent ou vers la famille GPT-4.1 avant l'arrivée de la date de dépréciation.

Pour le contexte plus large de 4o, voir la page flottante GPT-4o. Pour la famille plus récente que la plupart des nouveaux développements devraient cibler, voir GPT-4.1.

Choisir ce modèle

Utilisez gpt-4o-2024-05-13 lorsque :

  • Vous reproduisez un résultat spécifique lié au modèle de lancement.
  • Un régime de conformité a approuvé cet identifiant exact et qu'une nouvelle approbation est en cours.
  • Un workflow de recherche exige le comportement de référence de mai 2024.

Pour tout le reste, passez à un instantané plus récent ou à l'étiquette flottante. L'instantané de lancement a été un jalon ; ce n'est plus le bon palier de service.

Dernière revue technique : 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-4o-2024-05-13 — illustration 2

Comparaison des fournisseursLIVE

Comparaison des fournisseurs
Comparez chaque fournisseur de ce modèle — prix, qualité, latence et disponibilité.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE
Coût d’entrée✓ meilleur$3.58
Coût de sortie$14.30
Qualité1091
Latence (p50)Pas encore testé
DisponibilitéPas encore testé
Prix par 1M de tokens sur Tokonomix
OpenAIUSCette offre
Coût d’entrée$6.50
Coût de sortie$19.50
Qualité✓ meilleur1095
Latence (p50)✓ meilleur808 ms
DisponibilitéPas encore testé
Prix par 1M de tokens sur Tokonomix

Intelligence de consensus

MODÈLE ENTIER

Les signaux de consensus sont à l’échelle du modèle — pas encore par fournisseur.

8.0

Utilité de l’agent (1–10)

—

Score de précision

0

Détections uniques

0

Requêtes validées

Gravité des constats

■ Élevée 100%■ Moyenne 0%■ Faible 0%

Votes de la communautéLIVE

Votes de la communauté
Ce que pensent les vrais visiteurs — par fournisseur.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE

Pas encore de votes de la communauté.

OpenAIUS

Pas encore de votes de la communauté.

Plus de résultats — par fournisseur

Qualité par catégorie

Génération de codeCréatifFactuelMultilingueRaisonnementSanté

Grille de jeu

Pas encore de données.

Verdict du juge

■ OK 93%■ Partiel 4%■ Faux 2%

Jeux & arène

1

joués

0

victoires

1

défaites

20.8 ± 7.2

TrueSkill (μ±σ)

Vitesse & santé

808 ms

Latence (p50)

—

Disponibilité

Question & réponse — parcourirLIVE

1 sur 81
🧠 intelligenceOpenAIcoding · 2026-10-04score: 98

Identify the bug in this Python code and fix it:\n```python\ndef merge_sorted(a, b):\n result = []\n i = j = 0\n while i < len(a) and j < len(b):\n if a[i] < b[j]:\n result.append(a[i])\n i += 1\n else:\n result.append(b[j])\n j += 1\n return result\n```

The given Python code for the `merge_sorted` function is almost correct, but it has a bug: it does not handle the remaining elements in lists `a` and `b` after the while loop terminates. To fix the bug, you need to add code that appends the remaining elements from either `a` or `b` to the `result` list after one of the lists has been fully traversed. Here is the corrected code: ```python def merge_sorted(a, b): result = [] i = j = 0 while i < len(a) and j < len(b): if a[i] < b[j]: result.append(a[i]) i += 1 else: result.append(b[j]) j += 1 # Append remaining elements from `a` while i < len(a): result.append(a[i]) i += 1 # Append remaining elements from `b` while j < len(…

Historique des tests — tous fournisseursLIVE

Score de qualité dans le tempsdernier 81
09-2010-04
Vitesse — latence p50 dans le tempsdernier 588 ms
09-2010-06